Ziel dieser Thesis ist es, die Anwendbarkeit eines neuronalen Netzwerks im Rahmen von bruchmechanischen Simulationen mittels Phasenfeldmethode zu untersuchen.

Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, ein Materialmodell zu entwickeln und umzusetzen, das den Bruchvorgang in Eis beschreiben kann.

Für die Schädigungsbewertung von Kraftwerkskomponenten sollen neue Methoden angewandt werden, hierfür ist es erforderlich aus bekannten Daten neue Eingabeparameter zu generieren. Aus linearisierten Spannungsverläufen sollen unter Berücksichtigung von Randbedingungen die mechanisch konsistenten mehrachsigen Spannungsverläufe rückgerechnet werden.

Komponenten der Kraftwerkstechnik und des chemischen Apparatebaus unterliegen wiederholten thermischen und mechanischen Beanspruchungen z.B. durch Transport flüssiger und gasförmiger Medien variierender Temperaturen und Drücke.

Betreiber solcher Anlagen erhoffen sich durch Monitoring ihrer Komponenten Rückschlüsse auf die Schädigung ziehen zu können. Dafür ist die Verarbeitung langer Last-Zeitreihen notwendig.

Verfahren zur Bestimmung der lokalen Beanspruchung sind: Schnell und konservativ (Ke-Verfahren) oder realistisch und nicht durchführbar (elastisch-plastische FE-Berechnung).

Deshalb soll im Rahmen dieser Arbeit die Entwicklung eines Näherungsverfahrens, welches mit vertretbarem Rechenaufwand realistische Ergebnisse liefert versucht werden.